SGS-Intrinsic：稀疏视角室内逆渲染的语义不变高斯溶射
计算机视觉与模式识别
2026-04-01 v2
摘要
我们提出 SGS-Intrinsic，一个适用于稀疏视角图像的室内逆渲染框架。与现有基于 3D 高斯溶射 (3DGS) 的方法不同，后者专注于对象中心重建，在稀疏视角设置下无法正常工作，而我们的方法能够实现高质量的几何重建和准确的材料与照明解耦。核心思想是构建一个由语义和几何先验引导的稠密且几何一致的高斯语义场，为后续逆渲染提供可靠基础。基于此，我们通过结合混合照明模型和材料先验来进行材料-照明解耦，以有效捕获照明-材料相互作用。为缓解阴影影响并提高材料恢复的鲁棒性，我们引入照明不变材料约束及去阴影模型。广泛的基准实验表明，我们的方法在重建保真度和逆渲染质量上 consistently 优于现有的 3DGS 基于逆渲染方法。我们的代码已公开于 https://github.com/GrumpySloths/SGS_Intrinsic.github.io。
引用
@article{arxiv.2603.27516,
title = {SGS-Intrinsic: Semantic-Invariant Gaussian Splatting for Sparse-View Indoor Inverse Rendering},
author = {Jiahao Niu and Rongjia Zheng and Wenju Xu and Wei-Shi Zheng and Qing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27516},
year = {2026}
}
备注
CVPR2026